## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2923

## Analisis Kinerja Support Vector Machine dalam Mengidentifikasi Komentar Perundungan pada Jejaring Sosial
Ade Clinton Sitepu 1 , Wanayumini 1 , Zakarias Situmorang 2
1 Fakultas Teknik dan Ilmu komputer, Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia
2 Universitas Katolik Santo Thomas Medan, Indonesia Email: 1,* adeclintonsitepu@gmail.com, 2 wanayumini@gmail.com, 3, zakarias65@ust.ac.id Email Penulis Korespondensi: adeclintonsitepu@gmail.com
Abstrak− Perundungan  pada  media  sosial  sama  seperti  perundungan  tetapi  dilakukan  melalui  media  teknologi.  Tindakan perundungan sudah sering terjadi seiring perkembangan teknologi media sosial di masyarakat. Diperlukan suatu teknik untuk menyaring komentar-komentar yang bersifat bully tersebut karena secara tidak langsung akan memengaruhi kondisi psikologi yang pembaca apalagi langsung ditujukan kepada orang yang bersangkutan. Dengan memanfaatkan teknik data mining, sistem diharapkan mampu mengklasifikasikan informasi yang beredar di masyarakat. Penelititan ini menggunakan teknik klasifikasi Support Vector Machine karena algoritma tersebut termasuk baik dalam melakukan proses klasifikasi. Data yang digunakan adalah 1000 dataset komentar. Data dikelompokkan dahulu secara manual ke label “bully” dan “tidak bully” kemudian data dibagi menjadi data latih dan data uji. Untuk menguji kemampuan sistem, data yang sudah diklasifikasikan kemundian dianalisa menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan Algoritma SVM mampu melakukan klasifikasi dengan tingkat keakuratan  87,75%,  presisi  89%  dan  Recal  91%.  Algoritma  SVM  mampu  merumuskan  data  latih  dengan  akurasi  sebesar 98,3%.
Kata Kunci: Perundungan; Analisis Sentimen; Google Colab Phyton; Support Vector Machine (SVM); Confusion Matrix
Abstract− Cyberbullying is the same as bullying but it is done through media technology. Bullying has often occurred along with the development of social media technology in society. Some technique are needed to filter out bully comments because it will indirectly affect the psychological condition of the reader, morover it is aimed at the person concerned. By using data mining techniques, the system is expected to be able to classify information circulating in the community. This research uses the  Support  Vector  Machine  (SVM)  classification  because  the  algorithm  is  good  at  performing  the  classification  process. Research using about 1000 dataset comments. Data are grouped manually first into the labels "bully" and "not bully" then the data divide into training data and test data. To test the system capability, data is analyzed using confusion matrix. The results showed that the SVM Algorithm was able to classify with an level of accuracy 87.75%, 89% precision and 91% Recal. The SVM algorithm is able to formulate training data with level of accuracy 98.3%.
Keywords : Cyberbullying; Sentiment Analyisis; Google Colab Phyton; Support Vector Machine (SVM); Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  bidang  teknologi  dan  informasi  saat  ini  sedang  mengalami  pertumbuhan  yang  pesat  dan  tidak terbendung. Hal ini tidak lepas dari kebutuhan masyarakat yang beranekaragam dan ketatnya persaingan penyedia teknologi informasi sehingga menuntut teknologi pembaruan setiap waktu [1]. Teknlogi informasi yang menjadi prioritas pengembangan adalah teknologi informasi yang dapat memudahkan kegiatan sehari-hari masyarakat  [2]. Tidak hanya untuk memudahkan kegiatan manusia, tetapi trend perkembangan teknologi informasi saat ini telah menjadi ajang pamer bagi sebagian masyarakat [3]. Pengembangan teknologi informasi dengan tidak diimbangi dengan pengembangan karakter manusia akan menimbulkan permasalahan baru di kemudian hari.
Salah satu bidang teknologi informasi yang mengalami perkembangan pesat beberapa dekade terakhir  yaitu teknologi  informasi  media  sosial  [4].  Munculnya  istilah  kaum  milenial  merupakan  istilah  untuk  generasi masyarakat  yang  fasih  dalam  menggunakan  media  sosial  dan  teknologi  terkini  dalam  kegiatannya  sehari-hari. Bahkan  dalam  setiap  aspek  pekerjaan  yang  dilakukan  tidak  pernah  terlepas  dari  penggunaan  media  sosial  dan teknologi tersebut. Namun, permasalahan belakangan ini yang terjadi yaitu kebebasan penggunaan media sosial tidak  diimbangi  dengan  pemantauan  yang  ketat,  telah  menimbulkan  hal-hal  yang  mengarah  kepada  perilaku kejahatan  di  media  sosial  [5].  Salah  satu  perilaku  kejahatan  dalam  media  sosial  tersebut  adalah  tindakan Cyberbullying [6].
Beberapa penelitian-penelitian sebelumnya, menurut Sussolaikah (2016) tantangan pada text mining adalah kompleksitas struktur teks yang tidak lengkap, arti kurang jelas dan tidak baku, menggunakan bahasa yang berbeda serta  penerjemahan  yang  kurang  presisi  [7].  Pada  penelitian  Norwawi  (2020),  setiap  teknik data  mining memerlukan metode dan algoritma yang sesuai untuk mengolah data masukan menjadi hasil keluaran yang sesuai. Sehingga, saat ini ada banyak algoritma data mining pada berbagai kasus [8]. Dalam Wu et al. (2009), Beberapa algoritma klasifikasi populer dan terbaik yaitu k-Nearest Neighbor (k-NN), pohon keputusan C4.5, Classification and Regression Trees (CART) dan Naive Baiyes [9] . Syahfitri et al (2015) melakukan penelitian dengan melakukan perbandingan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan k-Nearest Neighbor (k-NN) dalam analisis sentimen teks Bahasa Indonesia [10].
Topik dalam penelitian ini adalah teknik mengidentifikasi teks pada jejaring sosial. Proses mengidentifikasi teks pada sebuah data disebut dengan istilah text mining . Text mining adalah sub bagian dari proses pengolahan data  yang  lebih  besar  dan  kompleks  yaitu data  mining .  Penelitian  mencoba  untuk  memperoleh  hasil  kinerja

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2923
Submitted: 13/03/2021 ; Accepted: 14/04/2021 ; Published: 25/04/2021
Support Vector Machine (SVM) dalam mengidentifikasi teks pada komentar [11]. Sebelum diolah, data melalu tahap praprocessing terlebih dahulu. Tujuannya adalah untuk mendapatkan data yang baik dan mengurangi noise pada  data.  Adapun  sumber  data  adalah  mengumpulkan  dataset  dari  komentar-komentar  yang  ada  pada  jejaring sosial  twitter  terutama  saat  pemilihan  umum  tahun  2019  yang  terdapat  banyak   komentar bullying dari haters . Pengukuran akurasi menghasilkan confusion matrix untuk penilaian precision, recall , dan F-measure .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut tahapan yang dilakukan dalam penelitian:
Gambar 1. Tahapan penyelesaian masalah penelitian
Gambar  1  adalah  serangkaian  tahapan  umum  dalam  menyelesaikan  masalah  penelitian  yang  terdiri  dari tahapan pengumpulan data, analisis data, perancangan hingga implementasi beserta analisis yang akan dilakukan.

## 2.2 Dataset Penelitian
Data  dikumpulkan    berdasarkan    referensi  dalam pengumpulan data yang dibutuhkan. Data  yang diambil yaitu nama akun jejaring sosial twitter, pemberi komentar, dan teks komentar. Komentar yang digunakan sebagai data latih  dan  data  uji  dikumpulkan  melalui  data  twitter  pada  saat  pemilu  tahun  2019.  Proses  pengambilan  data komentar  dilakukan  secara  manual  dengan filtering pencarian  komentar  pada  twitter  sesuai  objek  penelitian. Kemudian komentar disusun ke dalam bentuk file CSV dan diberikan label. Selanjutnya adalah membaca dataset scv tersebut ke dalam Google Colab menggunakan bahasa pemrograman phyton.
Data  dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  1000  komentar  kemudian  dibagi  menjadi  2  kategori  (class) komentar yaitu kategori bully dan kategori tidak bully. Data yang telah memiliki kelas kategori bully dan tidak bully  dilakukan split  data menjadi  data  uji  dan  data  latih  dengan  perbandingan  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini adalah data latih: data uji = 60%:40%.

## 2.3 Analisis Praprocessing
Praproses ( Preprocessing ) bertujuan untuk membersihkan data dari noise untuk mempercepat proses klasifikasi.
Gambar 2. Gambar Tahapan Praprocessing Penelitian
Keterangan:
a. Case Folding : tahap ini adalah mengubah semua abjad dalam dokumen menjadi huruf kecil [12]. Hanya huruf “a” sampai dengan “z” yang diterima. Contoh: SorrY yaw, Gw  g  kenal LO. Menyinkirlah!! -> sorry yaw, gw  g  kenal lo. menyingkirlah!!
b. Cleaning : merupakan suatu proses pembersihan dokumen dari kata tidak biasa dan cenderung kurang penting untuk  mengurangi noise yang  ada  pada  tahap  klasifikasi  [13].  Adapun  kata  atau  karakter  yang  akan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2923
Submitted: 13/03/2021 ; Accepted: 14/04/2021 ; Published: 25/04/2021
dihilangkan  pada  data  komentar  adalah  karakter  simbol,  angka,  link  url,  hastag  (#),  mengubah  kata  alay menjadi bahasa baku dan mention (@username). Contoh: sorry yaw, gw  g  kenal lo. menyingkirlah!! -> maaf ya saya tidak kenal menyingkir
c. Stemming : tahap stemming adalah tahap mencari kata dasar dari tiap kata hasil cleaning [14]. Pada penelititan ini mennggunakan library yang disediakan oleh Sastrawi. Contoh: maaf ya saya tidak kenal menyingkir -> maaf ya saya tidak kenal singkir
d. Filtering : menghilangkan kata umum yang biasanya muncul dalam jumlah besar dan dianggap tidak memiliki makna pada teks [15].  Beberapa contoh kata yang dikategorikan kedalam kata stopword atau kata umum yang biasanya muncul dalam jumlah besar yang tidak memiliki makna, diantaranya “dengan”, “di”, “ke”, “dan”, petunjuk waktu, dan kata tanya.
e. Tokenizing :  Tahap tokenizing adalah  tahap  pemotongan  string  input  berdasarkan  pada  tiap  kata  yang menyusunnya.
f. Normalisasi: adalah pembobotan pada kalimat
Normalisasi  TF  ( Term  Frequency )  merupakan    pembobotan  pada  sebuah  kata  yang  dianggap  sebanding dengan  jumlah  kemunculan  kata  tersebut  dalam  sebuah  dokumen,  dari  TF  tersebut  didapatkan  DF  ( Document Frequency )  yaitu  pemberian  bobot  untuk  mengukur  penting  atau  tidaknya  sebuah  kata  dalam  dokumen  [16]. Persamaan TF-IDF:
𝐼𝐷𝐹(𝑤) = log ( 𝑁 𝐷𝐹(𝑤) ) (1) 𝑊 𝑑𝑡 = 𝑇𝐹 ∙ 𝐼𝐷𝐹 (2) 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹(𝑤, 𝑑) = 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹(𝑤, 𝑑) √∑ 𝑛 𝑤=1 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹(𝑤, 𝑑) 2 (3)
dengan:
𝐼𝐷𝐹(𝑤)
: bobot kata dalam seluruh dokumen
𝑤 : sebuah kata 𝑇𝐹(𝑤, 𝑑) : Jumlah kemunculan kata 𝑤 dalam dokumen 𝑑 𝐼𝐷𝐹(𝑤, 𝑑) : invers 𝐷𝐹 dari kata 𝑤 𝑁 : jumlah seluruh dokumen 𝐷𝐹(𝑤) : jumlah dokumen yang memuat kata 𝑤

## 2.4 Analisis dengan Support Vector Machine (SVM)
Selanjutnya  dilakukan  analisa  dari  metode  klasifikasi  dari  data  yang  telah  diproses  menggunakan  data  latih. Flowchart proses SVM dalam klasifikasi penelitian ini diperlihatkan pada gambar 2 [17].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2923
a. Menentukan fungsi  kernel. Pada tahapan fungsi kernel, setiap  dokumen  dibandingkan dengan dokumen itu sendiri dan dokumen lainnya dengan menggunakan persamaan [18]:
𝐾(𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ , 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ ) = Ф(𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ ). Ф(𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ ) (4)
b. Berikutnya matriks dilakukan perhitungan menggunakan persamaan:
𝐷 𝑖𝑗 = 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 (𝐾(𝑥 𝑖 ⃗⃗⃗ . 𝑥 𝑗 ⃗⃗⃗ ) + 𝜆 2 ) (5)
c. Dilanjutkan dengan melakukan perhitungan variabel 𝐸, 𝛿𝛼 dan 𝛼 [19].
𝐸 𝑖 = ∑ 𝛼 𝑖 𝐷 𝑖𝑗 𝑁 𝑖
(6)
𝛿𝛼 𝑖 = min{max[𝛾(1 − 𝐸 𝑖 , −𝛼 𝑖 ), 𝐶 − 𝛼 𝑖 ]} (7) 𝛼 𝑖 = 𝛼 𝑖 + 𝛿𝛼 𝑖 (8)
d. Ulangi  langkah c  sehingga memenuhi  salah satu  syarat  berikut:  jumlah iterasi > jumlah iterasi  maksimum atau max|𝛿𝛼 𝑖 | < 𝜀 . Matriks berikut menunjukkan hasil akhir dari 𝐸 𝑖 , 𝛿𝛼 dan 𝛼 . e. Setelah  diperoleh  seluruh  SV,  dilanjutkan  dengan  menentukan 𝑥 + dan 𝑥 − dengan  memilih  support  vector masing-masing kelas dengan nilai 𝛼 terbesar [20].
f. Selanjutnya mencari nilai 𝑏 dengan menggunakan persamaan
𝑏 = − 1 2 (∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 (𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 − )) 𝑛 𝑖=1 + ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 (𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 − )) 𝑛 𝑖=1 ) (9)
g. Setelah  mendapatkan  dot  product  antara  data  uji  ,barulah  dilakukan  perhitungan  fungsi  keputusan  dengan menggunakan rumus:
𝑓(Φ(𝑥 )) = 𝑤 ⃗⃗ . Φ(𝑥 ) + 𝑏
= ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1,𝑥 𝑖 ∈𝑆𝑉 + 𝑏 (10)

## 2.4 Pengujian Hasil Klasifikasi Menggunakan Confussion Matrix
Tahap  pengujian  algoritma  berdasarkan tingkat   akurasi  yaitu menggunakan Confussion  matrix [21]. Pada data mining, confussion  matrix sering  digunakan  dalam  menghitung  tingkat  akurasi  pada  teknik  klasifikasi.  Dalam confusion matrix terdapat jenis klasifikasi binary yang hanya memiliki 2 output kelas yaitu:
Tabel 1. Kalsifikasi Binari Kelas Terklasifikasi Positif Terklasifikasi Negatif Positif TP ( True Positive ) FP ( False Positive ) Negatif FN ( False Negative ) TN ( True Negative )
Confusion matrix ini melakukan perhitungan yang menghasilkan 3 output , yaitu [11]:
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 × 100% (11) 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝐹𝑃 + 𝑇𝑃 × 100% (12) 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁) × 100% (13)
Keterangan:
𝑇𝑃 : true positive , jumlah data positif dan terklasifikasi dengan benar 𝑇𝑁 : true negative , jumlah data negatif namun terklasifikasi dengan benar 𝐹𝑁 : false negative , jumlah data negatif yang terklasifikasi salah 𝐹𝑃 : false positive , jumlah data positif namun terklasifikasi salah

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Data Set Penelitian
Supaya dapat  diproses, file CSV tersebut  terlebih dahulu  dilakukan proses upload ke google colab.  Untuk bisa memanggil dataset penelitian dengan nama “datapenelitian.csv”. Perlu dilakukan import data dan ditampilkan pada sistem.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2923
Submitted: 13/03/2021 ; Accepted: 14/04/2021 ; Published: 25/04/2021
Gambar 4. Hasil Tampilan Data Penelitian di Sistem
Label dalam penelitian ini yaitu komentar yang bersifat bully diberikan label 1 dan komentar yang tidak bersifat  bully  diberikan  label  0.  Selain  data  penelitian,  terdapat  dua  file  CSV  lainnya  sebagai  data  pendukung proses analisis. Kedua file tersebut adalah file untuk menghilangkan kata-kata/term stopword dan mengubah kata- kata yang masuk dalam kamus “alay”.
Gambar 5. Tampilan Kamus Alay

## 3.2 Hasil Praprocessing
3.2.1 Text Praprocessing
Hasil proses text praprocessing data:
a. Case Folding
Berdasarkan pada metode pada 2.3 bagian (a), diperoleh hasil proses casefolding :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2923
Gambar 6. Hasil Praprocessing dengan Casefolding
b. Cleaning
Berdasarkan pada metode pada 2.3 bagian (b), diperoleh hasil proses cleaning :
Gambar 7. Hasil Praprocessing dengan Cleaning
c. Stemming
Berdasarkan pada metode pada 2.3 bagian (c), diperoleh hasil proses stemming :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2923
d. Filtering
Berdasarkan pada metode pada 2.3 bagian (d), diperoleh hasil proses filtering :
Gambar 9. Hasil Praprocessing dengan Filtering

## 3.2.2 Normalisasi TF-IDF
Dengan menggunakan persamaan (1), (2) dan (3) untuk melakukan tahap pembobotan setiap kata ( term ), diperoleh hasil normalisasi TF-IDF sebagai berikut:
Gambar 10. Hasil Normalisasi TF-IDF

## 3.2.3 Visualisasi Data
Beberapa teknik visualisasi data yang dilakukan antara lain:
a. Histogram.  Histogram  berfungsi  untuk  menampilkan hubungan panjang karakter dan frekuensi  data dalam dokumen [22]. Histogram menyatakan berapa banyak frekuensi data yang memiliki panjang karakter tertentu.
b. Word  Cloud.  Wordcloud  untuk  memvisualisasikan  dokumen  yang  berupa  teks  sehingga  memberi  kesan menarik  tetapi  tetap informatif. Ukuran kata yang besar pada tampilan merupakan  kata yang paling sering digunakan pada dataset tersebut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2923
Gambar 12. Worldcloud Dataset Penelitian

## 3.3.4 Pembagian Data Latih dan Data Uji (Split Data)
Dataset dibagi terlebih dahulu menjadi dua bagian. Dataset tersebut dibagi menjadi 60% data training (latih) dan 40% data testing (uji) dari total 1000 dokumen yang digunakan.

## Gambar 13. Hasil Split Data

## 3.4 Klasifikasi dengan Algoritma SVM
Hasil  prediksi  klasifikasi  SVM  dihasilkan  oleh  perhitungan  berdasarkan  pembagian  data  latih  dan  data  uji. Persentase tingkat akurasi dihasilkan berdasarkan nilai dari labelisasi komentar dengan bobot nilai setiap dokumen yang telah dihitung. Diketahu bahwa lamanya sistem untuk menyelesaikan program yaitu 3,368 detik.
Gambar 14. Hasil Klasifikasi dengan SVM
Pengujian berikutnya adalah menghitung  tingkat keakurasian algoritma SVM pada data latih penelitian. Dapat diketahui tingkat akurasi klasifikasi algoritma SVM terhadap data latih adalah sebesar 98,33%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2923
Selanjutnya  menghitung  berapa  tingkat  keakurasian  algoritma  SVM  pada  data  uji  penelitian.  Dapat diketahui tingkat akurasi klasifikasi algoritma SVM terhadap data uji adalah sebesar 87,50%.
Gambar 16. Laporan Klasifikasi SVM Terhadap Data Uji
3.5 Analisis Hasil Klasifikasi dengan Confusion Matrix Hasil analisis confusion matrix SVM:
Gambar 17. Diagram Confusion Matrix SVM
Dengan menerapkan persamaan (11) pada hasil confussion matrix pada Gambar 17, teknik SVM memiliki recall  sebesar  91%.  Dengan  persamaan  (12),  teknik  SVM  memiliki  tingkat  presisi  sebesar  89%  dan  pada persamaan (13) teknik SVM memiliki tingkat akurasi  87.5%.  Setelah dilakukan pengujian klasifikasi  komentar cyberbullying menggunakan algoritma SVM, dapat dilihat bahwa klasifikasi dapat dilakukan pada sistem dan nilai akurasi yang diperoleh termasuk kategori cukup baik dan akurat.

## 4. KESIMPULAN
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 1000 komentar dari media sosial. Penelitian hanya melakukan proses klasifikasi berdasarkan dataset yang telah di input sebelumnya, tidak untuk menampilkan hasil klasifikasi data yang baru di input. Berdasarkan implementasi dan pengujian yang telah dilakukan, algoritma  SVM mampu  melakukan  proses  klasifikasi  komentar  yang  mengandung  unsur  bully  pada  media  sosial.  Klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) menghasilkan tingkat akurasi klasifikasi data uji sebesar 87,75%  dengan  waktu  komputasi  selama  3.4410309791detik.  Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  perlu  dilakukan penelitian denganjumlah dataset yang lebih banyak dan lakukan perbandingan akurasi berdasarkan perbandingan rasio data latih dan data uji. Pada penelitian ini menggunakan 60%:40%. Selanjutnya bisa dilakukan perbandingan hasil pada rasio 60%:40%, 65%:35%, 70%:30% dan lain-lain sehingga dapat diketahui tingkat rasio yang mana paling baik untuk dilakukan proses klasifikasi teks.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  Universitas  Potensi  Utama  sebagai  institusi  pendidikan  tinggi  yang  telah  memberikan pengetahuan dalam menyusun peneltian ini. Begitu juga pada Institut Teknologi dan Bisnis Indonesia Kampus Milenial yang telah sangat berjasa memberikan bantuan materi dan semangat dalam penyusunan penelitian ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2923

## REFERENCES
[1] J. Hutahaean, Konsep sistem informasi . Deepublish, 2015.
[2] J. V Mokalu, N. N. Mewengkang, and J. P. M. Tangkudung, “Dampak Teknologi Smartphone Terhadap Perilaku Orang Tua Di Desa Touure Kecamatan Tompaso,” ACTA DIURNA Komun. , vol. 5, no. 1, 2016.
[3] S. Surahman, “Publik Figur Sebagai Virtual Opinion Leader dan Kepercayaan Informasi Masyarakat,” J. Wacana , vol. 17, no. 1, pp. 53–63, 2018.
[4] E. D. S. Watie, “Komunikasi dan media sosial (communications and social media),” J. Messenger , vol. 3, no. 2, pp. 69– 74, 2016.
[5] A. S. Cahyono, “Pengaruh media sosial terhadap perubahan sosial masyarakat di Indonesia,” J. Publiciana , vol. 9, no. 1, pp. 140–157, 2016.
[6] A. A. SYAM, “Tinjauan Kriminologis Terhadap Kejahatan Cyberbullying.” 2015.
[7] K. Sussolaikah and A. Alwi, “Sentiment Analysis Terhadap Acara Televisi Mata Najwa Berdasarkan Opini Masyarakat Pada Microblogging Twitter,” no. November. Universitas Muhammdiyah ponorogo, 2016.
[8] N. M. Norwawi, “Recognition decision-making model using temporal data mining technique,” J. Inf. Commun. Technol. , vol. 4, pp. 37–56, 2020.
[9] X. Wu and V. Kumar, The top ten algorithms in data mining . CRC press, 2009.
[10]  S. K. Lidya, O. S. Sitompul, and S. Efendi, “Sentiment Analysis Pada Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Support Vector Machine (SVM) Dan K-Nearest Neighbor (K-NN),” 2015.
[11]  A.  C.  Sitepu, W.  Wanayumini,  and  Z.  Situmorang,  “Comparative  of  ID3  and  Naive  Bayes in  Predictid  Indicators  of House Worthiness,” J. Ipteks Terap. , vol. 14, no. 3, pp. 212–218, 2020.
[12]  A.  Rahman,  W.  Wiranto,  and  A.  Doewes,  “Online  news  classification  using  multinomial  naive  bayes,” ITSMART  J. Teknol. dan Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 32–38, 2017.
[13]  N. D. Putranti and E. Winarko, “Analisis sentimen twitter untuk teks berbahasa Indonesia dengan maximum entropy dan support vector machine,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 8, no. 1, pp. 91–100, 2014.
[14]  N. Saputra, T. B. Adji, and A. E. Permanasari, “Analisis sentimen data presiden Jokowi dengan preprocessing normalisasi dan stemming menggunakan metode naive bayes dan SVM,” J. Din. Inform. , vol. 5, no. 1, 2015.
[15]  A. T. J. Harjanta, “Preprocessing Text untuk Meminimalisir Kata yang Tidak Berarti dalam Proses Text Mining,” J. Inform. Upgris , vol. 1, no. 1 Juni, 2015.
[16]  A. Sabrani and F. Bimantoro, “Multinomial Naïve Bayes untuk Klasifikasi Artikel Online tentang Gempa di Indonesia,” J. Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl. , vol. 2, no. 1, pp. 89–100, 2020.
[17]  N.  Zeng,  H.  Qiu,  Z.  Wang,  W.  Liu,  H.  Zhang,  and  Y.  Li,  “A  new  switching-delayed-PSO-based  optimized  SVM algorithm for diagnosis of Alzheimer’s disease,” Neurocomputing , vol. 320, pp. 195–202, 2018.
[18]  O. H. Rahman, G. Abdillah, and A. Komarudin, “Klasifikasi Ujaran Kebencian pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine,” J. RESTI (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 17–23, 2021.
[19]  A. K. B. A. Putra, M. A. Fauzi, B. D. Setiawan, and E. Setiawati, “Identifikasi Ujaran Kebencian Pada Facebook Dengan Metode Ensemble Feature Dan Support Vector Machine,” J. Pengemb. Teknol. Informasį dan Ilmu Komput. e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2018.
[20]  A. P. Putra, N. N. Debataraja, and D. Kusnandar, “TINGKAT AKURASI KLASIFIKASI JARAK KELAHIRAN DI KAMPUNG  KELUARGA  BERENCANA  (KB)  DENGAN  METODE  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM),” BIMASTER , vol. 9, no. 3.
[21]  S. Ruuska, W. Hämäläinen, S. Kajava, M. Mughal, P. Matilainen, and J. Mononen, “Evaluation of the confusion matrix method in the validation of an automated system for measuring feeding behaviour of cattle,” Behav. Processes , vol. 148, pp. 56–62, 2018.
[22]  S. S. Salim and J. Mayary, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Dompet Elektronik Dengan Metode Lexicon Based Dan K–Nearest Neighbor,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 25, no. 1, pp. 1–17, 2020.